基于YOLOv5的烟草叶部病害智能识别

为提高烟草病害的智能识别精度和判别效率,提出基于YOLOv5网络改进的烟草病害识别模型,针对原模型对小目标病斑特征提取能力弱的问题提出改进模型,分别为添加多尺度增强模块的YOLOv5-ME、添加小目标检测层的YOLOv5-LT和同时添加小目标检测层和多尺度增强模块的YOLOv5-ME-LT,对从田间采集的赤星病、黄瓜花叶病、普通花叶病、气候斑点病和野火病等5874幅病害图像进行识别验证。结果表明,3种改进模型的检测精度均优于原始模型,YOLOv5-ME的mAP为88.7%;YOLOv5-LT的mAP为88.1%;YOLOv5-ME-LT的mAP为91%,远高于原模型的78%。本文改进的烟草叶部病害识别算法相对原模型性能有明显提高,但研究中仍存在相似病害难区分等问题,后续研究将结合生命化学指标和多光谱技术,对早期烟草病害进行检测。

不同雪茄烟品系农艺性状与干物质积累研究

为筛选适宜山东烟区栽培的雪茄烟品系,探究雪茄烟在山东烟区的生长发育特征及质量特性,以5个国内优质雪茄烟品系(QX100、QX102、QX103、QX105、QX107)为试验材料,通过不同地点田间试验,按照YC/T142‒2010《烟草农艺性状调查方法》,使用连续流动分析仪和火焰光度计等方法,研究不同雪茄烟品系的田间性状、养分吸收积累和质量性状的表现差异。结果表明:生育期方面,临朐点雪茄各品系的生育期差异较小,沂水点QX102和QX105差别较大,QX102现蕾和中心花开放时间较长,QX105历经时间较短;其他品系无明显差异,两地点的植物学性状表现一致。农艺性状方面,临朐点QX100株高最高,叶片宽且薄,支脉少且细;QX102叶片数最多但叶片较小且支脉数最多;QX103株高较矮,叶长较长,叶片较厚;QX105叶宽最小,支脉较细;QX107叶片较大,支脉最粗。沂水试验点,QX100株高最高,节距、叶长和叶宽最大,除叶长外与其他品系具有显著差异,其茎围、茎叶夹角较小,支脉最细;QX102株高较矮,叶片数多,节距小;QX103叶片厚,支脉粗;QX105株高较矮,叶片较小;QX107叶片较大,叶片薄。干物质及养分积累方面,QX103叶片和总干物质积累量均最高,QX100叶片磷钾含量较高,但养分积累能力弱于QX103;QX103的氮磷钾累积量均最高,QX105的磷累积量最低,QX107的钾累积量最低。QX100晾制后烟叶呈棕色,单叶重最大,QX107原烟厚度最厚,单叶重较重。综合田间表现和物质养分积累以及质量表现来看,QX100和QX103表现相对较好,更适合茄衣烟叶生产,可作为山东烟区的主栽茄衣品系。

基于键合图法的履带车油气弹簧阻尼阀特性分析

为优化车辆悬挂的阻尼特性,基于功率键合图法建立油气悬挂阻尼阀阻尼特性的参数化模型。针对阻尼阀压缩行程开阀前、开阀后和复原行程下不同工作模式,分析不同工作状态下阻尼阀的节流形式,结合流体力学知识建立阻尼阀压缩和复原行程的阻尼特性模型。通过模型仿真研究结构参数对阻尼阀特性的影响。设计流量试验台对阻尼阀特性仿真结果进行验证。研究结果表明,基于功率键合图法建立的阻尼阀特性模型可以准确地计算出阻尼阀的特性,减小单向阀芯上通孔2和通孔3的直径可以降低悬挂阻尼阀开阀点速度,调整通孔1和通孔4的直径可以在不影响开阀速度的条件下相应调整阻尼力,通孔6的直径只对复原行程的阻尼力产生影响。

音乐干预对心理健康影响的研究进展

世界卫生组织的统计数据显示,由焦虑、抑郁等负面情绪引发的心理问题病患数量呈逐年上升趋势。与此同时,音乐干预作为一种具有无创性、高安全性、良好依从性等特点的心理治疗方式,正逐渐受到公众关注。然而,在应用过程中,音乐干预也面临着许多问题与挑战。因此,本文将对音乐干预的概念、类别及其对心理健康的影响进行综述,总结音乐干预影响个体心理健康的研究进展,为开展后续研究提供依据。

CO和H_(2)协同非催化还原NO反应特性研究

研究氮氧化物(NOx)的非催化还原反应行为对控制其排放具有重大意义。在反应温度为800~1400℃、气氛条件为VCO∶VH_(2)=3∶1~1∶3的体积比、还原气体的体积比为VNO∶VCO+H_(2)=1∶1~1∶6、停留时间为2.7~7.2 s条件下,在高温固定床反应器中考察了氮氧化物非催化还原反应行为,并使用Chemkin软件进行了动力学模拟。研究表明,在800~1400℃温度范围内,NO还原率随着温度的升高而提高,尤其在1300~1400℃提升率更为明显;增加还原气体的用量,有利于提高NO还原率;延长还原气的停留时间,亦可提升NO的还原率;通过对照CO和H_(2)各自还原NO反应可知,H_(2)较CO的还原能力更强。在混合气体中增加H_(2)浓度有助于提高NO还原率。通过对动力学计算中单独CO、H_(2)气氛以及CO和H_(2)混合气氛还原效果的比较,发现CO和H_(2)具有协同还原NO的效果,混合气氛可提升NO的还原率约6%。通过对NO还原过程的基元反应进行动力学分析确定了CO和H_(2)的还原NO的反应路径。结果证明H_(2)的还原能力比CO更强的原因在于其参与所有基元反应的速率均高。经过进一步路径分析可知,CO和H_(2)协同还原NO的关键反应步骤在于HONO中间产物的生成。

基于多维信号特征的无人机探测识别方法

如今,无人机(UAVs)在军用民用领域得到大规模应用,在无人机带来便利的同时也带来了巨大的安全隐患。针对无人机的探测识别技术逐渐成为研究热点,传统的无人机探测方法主要是通过获取雷达回波信号、无人机声音信号和光电信号的方式对无人机进行探测。然而,这类方法往往容易受到环境影响具有一定的局限性,无法对无人机进行精确的定位和识别。该文提出一种基于多维信号特征的无人机识别方法,该方法首先通过自适应三角阈值法从接收到的无线信号中探测并筛选出无人机信号,同时解析获取的无线信号的信道状态信息(CSI)。然后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行参数估计来获取无人机的位置信息对无人机进行定位。最后,提取无人机信号中的盒维数和径向积分双谱(RIB)来对无人机进行分类识别。通过实验,该方法对无人机的3维定位精度小于1 m,对无人机的分类识别精度最高能达到100%。

使用二类调查数据对森林碳储量评估及多因素预测

为及时且准确地估算森林碳储量,以湖南省怀化市靖州县排牙山国有林场为研究对象,使用森林资源二类调查数据,在分树种(组)及龄组的情况下,采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)材积源生物法估算了研究区林场碳储量、碳密度及其分布。运用空间代替时间法,筛选碳储量的影响因子并对其量化,验证多因素方法预测的准确性。结果表明:林场乔木林总碳储量为192 508.07 t,林分平均碳密度为34.46 t·hm^(-2)。在人工抚育的林分中通过用胸径、株数密度、树种组成多样性因素参数化的多因素方法对碳储量进行量化。其预测结果较精确,而在大面积天然林中使用该方法结果则存在一定误差。碳储量多因素预测模型可以在较大面积的人工林中进行碳储量预测。

基于改进粒子群算法优化CNN-LSTM神经网络的传染病预测

针对新型传染病发展趋势的预测精度问题,提出一种改进粒子群(PSO)算法优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的预测模型.首先,将原始粒子群优化算法中最优惯性权重的调整方式由迭代次数的线性关系转变为非线性关系,并对学习因子进行线性更新,以寻找最优参数,从而更准确地模拟粒子群的社会学习能力,进而平衡算法的全局优化能力,提高收敛速度;其次,以发酵时间较长的新型冠状肺炎为研究对象,构建CNN-LSTM神经网络预测模型,利用CNN层提取其特征信息后降维作为LSTM层输入,并通过预测模块实现对研究对象的指标训练和预测,从而提高模型的预测精度;最后,与原始LSTM模型的预测误差,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)等指标进行对比.研究结果表明,在训练集上,与原始LSTM模型相比,经过改进的PSO算法优化CNN-LSTM组合神经网络模型,其在RMSE、MAE和MSE三个指标上分别降低了73.0%、62.3%、92.7%;在测试集上,这3个指标分别降低了23.0%、29.8%、40.7%.这说明该模型具有更小的误差和较好的预测效果.该研究结果可为实现传染病传播趋势的精准预测提供新的思路和方法.

风力机翼型后缘射流及功率载荷影响分析

通过数值计算方法,对风力机翼型DU91-W2-250建立有限元模型,采用适合翼型仿真的SST k-ω湍流模型,研究原始翼型与添加后缘射流口翼型,得到不同攻角、不同射流速度下的升力系数、阻力系数并分析了其流场,最后通过动量-叶素理论计算射流翼型对功率和载荷的影响。结果表明:在0°~8°攻角范围内,升力系数和阻力系数上升呈现线性,升阻比保持不变,大于8°攻角阻力系数上升明显,射流不能改善翼型气动特性。添加射流翼型在8°攻角范围内可以增加翼型单位功率,但增加了叶片的载荷。

云南重楼果皮中1个新的C_(21)甾体皂苷

目的:研究云南重楼果皮中的甾体皂苷类成分。方法:采用HPD-100大孔吸附树脂柱、正相硅胶柱、ODS柱、Sephadex LH-20葡聚糖凝胶柱和半制备型高效液相色谱等方法对云南重楼果皮70%乙醇渗漉提取物中的甾体皂苷类成分进行系统研究,通过现代波谱学技术结合参考文献对化合物结构进行鉴定。结果:从云南重楼果皮中分离得到8个甾体皂苷类化合物,分别鉴定为:17α-hydroperoxide pregn-5-en-20-one-3-O-α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→4)]-β-D-glucopyranoside(1)、重楼皂苷Ⅳ(2)、ypsilandroside L(3)、重楼皂苷Ⅲ(4)、pregna-5,16-dien-3β-ol-20-one-3β-O-α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→4)]-β-D-glucopyranoside(5)、pregna-5,16-dien-3β-ol-20-one-3β-O-α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)-[α-L-arabinopyranosyl-(1→4)]-β-D-glucopyranoside(6)、pregna-5,16-dien-3β-ol-20-one-3β-O-α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→4)-α-L-rhamnopyranosyl-(1→4)]-β-D-glucopyranoside(7)、aethioside A(8)。结论:其中,化合物1为一个新的C_(21)甾体皂苷类化合物,化合物3、5、6、8为首次从重楼属植物中分离得到。

街道景观中建筑视觉占比对行人情绪的影响

视觉要素是公众感知街景的主要信息来源,公众感知评价和情绪价值对街景设计具有重要影响。通过深度学习网络分割图片并量化街景要素,结合眼动与生理指标评估行人情绪表征,探究建筑视觉占比对行人情绪的潜在影响。结果表明:老旧街景环境中空间丰富度的变化对行人愉悦度无显著影响;街景空间中行人视觉搜索过程与街道建筑视觉占比显著相关,行人在不同建筑视觉占比的街景中视觉偏好差异显著;随建筑视觉占比变化,行人情绪唤醒度呈不同的变化规律,提供心理愉悦感的建筑视觉占比存在一定的范围阈值。通过主客观结合探求街景建筑对行人心理的潜在影响,可为城市街道更新提供人本视角下的设计建议。

LMR/LDH对弥漫大B细胞淋巴瘤合并乙型病毒性肝炎患者预后的价值

目的探讨外周血淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)与乳酸脱氢酶(LDH)的比值(LMR/LDH)对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)合并乙型病毒性肝炎患者预后的价值。方法选取DLBCL合并乙型病毒性肝炎患者77例为研究对象,收集患者的临床资料[性别、年龄、临床分期、B症状、美国东部肿瘤协作组(ECOG)评分、淋巴结外受累数量、国际预后指数(IPI)分级等];抽取治疗前空腹抗凝全血及静脉血,采用电阻抗、高频电导及激光散射联合检测法检测淋巴细胞绝对值和单核细胞绝对值并计算LMR,采用紫外分光光度法和免疫比浊法检测血清乳酸脱氢酶(LDH)和β2-微球蛋白(β2-MG);所有患者出院后随访36个月,记录患者的总生存期(OS)及无进展生存期(PFS);采用患者工作特征(ROC)曲线确定LMR/LDH的临界值,分析LMR/LDH高低对患者OS及PFS的影响;采用COX回归模型分析LMR/LDH与患者临床特征的关系。结果ROC曲线分析显示,LMR/LDH的临界值为0.008,敏感度和特异度分别为0.6607和0.7619,曲线下面积(AUC)为0.7054(95%CI为0.5491~0.8937,P=0.0057);LMR/LDH与临床分期、ECOG评分、淋巴结外受累数量、IPI、LDH、β2-MG相关(P<0.05);单因素分析显示,LMR/LDH、临床分期、ECOG≥2分、淋巴结外受累数量≥2个、IPI、LDH及β2-MG对患者OS及PFS均有影响(P<0.05);多因素分析显示,LMR/LDH是影响DLBCL合并乙型病毒性肝炎患者OS及PFS的独立危险因素(P<0.05);高LMR/LDH组的OS与PFS高于低LMR/LDH组。结论LMR/LDH对DLBCL合并乙型病毒性肝炎患者的预后有一定的临床预测价值。

全身免疫炎症指数对弥漫大B细胞淋巴瘤老年患者预后的评估价值

目的探讨全身免疫炎症指数(SⅡ)对弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)老年患者预后的评估价值。方法选取DLBCL老年患者91例作为研究对象,收集所有患者年龄、性别、是否吸烟、临床分期、美国东部肿瘤协作组(ECOG)评分、国际预后指数(IPI)、结外累及个数等资料;抽取患者空腹血,采用库尔特原理检测血清血小板计数(PLT)、中性粒细胞(NEA)及淋巴细胞(LYM)数,并根据PLT、NEA及LYM计算SⅡ,采用免疫法检测乳酸脱氢酶(LDH)、用免疫比浊法检测β2-微球蛋白(β2-MG)水平;采用ROC曲线分析患者SⅡ的截断值,据此截断值将患者分为高SⅡ组和低SⅡ组,采用单因素及多因素分析2组患者临床特征的差异;随访2组患者的生存情况,计算3年总生存(OS)率及无进展生存(PFS)率;采用R-studio构建以SⅡ为主的DLBCL老年患者预后预测模型。结果ROC曲线结果显示SⅡ临界值为582.6,DLBCL老年患者分为高SⅡ组(SⅡ≥582.6,n=57)和低SⅡ组(SⅡ<582.6,n=34),2组患者ROC的曲线下面积(AUC)为0.651,95%CI为0.535~0.766(P=0.015);生存曲线显示,低SⅡ组DLBCL老年患者OS及PFS均高于高SⅡ组;高SⅡ是影响DLBCL老年患者OS及PFS的独立预后因素(P<0.05);DLBCL老年患者以SⅡ为主的预后预测模型具有统计学意义(P<0.05)。结论SⅡ水平与DLBCL老年患者的预后相关,高SⅡ组患者预后较差。

无花果果胶的美白护肤功效初探

目的:探究从无花果中提取的果胶对皮肤的美白和保护作用。方法:采用复合酶解结合热水浸提法提取无花果中的果胶成分,通过自由基清除试验、抑制酪氨酸酶和弹性蛋白酶能力以及结合斑马鱼模式生物美白试验共同分析无花果果胶对皮肤美白、抗衰老和抗皱活性影响。结果:当无花果果胶浓度为2 mg/mL时,对斑马鱼胚黑色素和酪氨酸酶的抑制率分别达到84.8%和76.1%,具有较高抑制黑色素和酪氨酸酶活性的作用。自由基清除率和弹性蛋白酶的抑制率均随着无花果果胶浓度的增加而提高,分别达85.4%和68.7%。结论:本研究提取的无花果果胶具有较好的抗自由基、抑制酪氨酸酶和弹性蛋白酶活性作用,有望应用于抗衰老、美白淡斑、抗皱等护肤类化妆品中。

和美乡村视角下乡村风貌管控策略与实践——以安徽省金寨县为例

建设宜居宜业和美乡村是全面推进乡村振兴的重要任务,且对乡村风貌管控提出了新要求。本文基于和美乡村视角,探讨乡村风貌管控面临的挑战,并提出应对策略。以安徽省六安市金寨县为例,基于乡村风貌管控现状,提出“政策法规规范、多重机制管理、技术措施支撑、人才培养保障”的方案策略,以期推动乡村风貌提升与可持续发展,并为相关课题研究提供参考借鉴。

孤独症人工智能诊疗进展及前沿

【目的】近年来人工智能和传感技术的快速发展为孤独症的诊疗提供了新的手段和方向。本文围绕孤独症人工智能诊疗技术进行了文献综述,为未来工作提供参考。【文献范围】本文采用关键字检索的方法调研了来自主流会议和期刊的相关论文,并进行了总结归纳。【方法】从临床人工诊疗发展、基于人工智能的诊断研究、基于人工智能的干预研究三个方面分别介绍基于不同方法和传感技术的研究进展。【结果】孤独症人工智能诊疗有助于克服临床上的局限性,如主观性强、耗时长、资源紧缺等。【局限】相关文献多为近年来的工作,对更早期的工作可能存在遗漏。【结论】通过分析最新的人工智能方法对孤独症诊疗的影响,梳理孤独症人工智能诊疗的挑战和展望,有助于推动孤独症人工智能辅助诊疗理论和技术的发展。

面向和美乡村的景观风貌评价指标体系构建研究

乡村景观风貌评价体系不仅是对乡村地区的整体景观面貌质量进行科学评估的工具,更是促进乡村可持续发展的重要手段。乡村景观风貌评价是当前的研究热点,和美乡村理念的提出为乡村景观风貌研究指明了新的方向。本文以和美乡村理念为依据,阐述了景观风貌的内涵,借助层次分析法,构建了和美乡村视角下乡村景观风貌的评价指标体系,并以实际案例对评价指标体系进行了实际应用。评价指标体系包括生态环境保护、生产景观塑造、生活场景营造3个项目层,8个因素层和21个指标层。3个项目层的权重排序为:生态环境保护(0.5652)>生活场景营造(0.2746)>生产景观塑造(0.1602)。指标体系在实际案例中运用效果良好。此评价指标体系为和美乡村景观风貌的建设提供了科学依据。

视听交互下城市绿地鸟鸣声景对感知偏好的影响

自然声景往往被认为是典型的具有健康效益的声景类型,其中鸟鸣声被视为最受欢迎和最具恢复性的声源之一。文章在生态审美理念的基础上,以鸟类生境为原型,对合肥市绿地常见植物景观空间类型进行归纳,并构建虚拟现实场景,通过主观偏好问卷与客观生理实验相结合的方法,利用既有景观偏好模型和熵值法进行数据处理,对如何构建鸟鸣声景场景以增强最佳感知体验进行探讨。结果表明:鸟鸣和视觉场景的结合可以显著影响感知偏好;不同偏好度的鸟鸣与视觉景观环境匹配时会带来不同效果;感知偏好较高的组合为北红尾鸲鸣声与灌丛场景、珠颈斑鸠鸣声与疏林草地或密林场景、红头长尾山雀鸣声与密林场景、灰喜鹊鸣声与疏林草地场景。因此,未来绿地景观营造应注意不同植物群落和鸟类栖息地的有机结合,以提升观赏者的感知偏好程度,获得更好的游赏体验。

基于自适应形态学的直流故障电弧检测特征增强研究

光伏直流系统中的复杂系统噪声干扰使得故障电弧的特征难以有效提取,从而导致误判或漏判。因此,为了确保系统的可靠性,精准检测故障电弧并增强其检测特征至关重要。为此,研究了形态学对直流故障电弧检测特征的增强作用,提出了一种自适应数学形态学(mathematical morphology, MM)算法,利用粒子群算法结合信号特征对结构元素进行自适应动态寻优,提升信号信噪比同时增强检测特征,并与随机共振和小波分析算法进行对比,验证了提出方法具有很好的特征增强效果,可有效区分正常和故障电弧。最后结合支持向量机对检测特征进行决策,得到了高达96.23%的检测精度。自适应形态学算法能有效地增强故障电弧检测特征,适用于不同实验场景的自适应寻优,有助于精准、有效地检测直流故障电弧。

促进抑或削弱:互联网使用与城市居民的政治获得感

在数字社会下,厘清互联网使用与城市居民政治获得感的关系是增强城市治理效能、提升民主政治发展质量的重要环节。基于2019年中国综合社会调查数据,实证分析互联网使用对城市居民政治获得感的影响及作用机制。研究发现,互联网接触和工具型使用显著提升城市居民的政治获得感,但娱乐型使用无关政治获得感提升;引入工具变量控制潜在内生性问题后,该结论依然稳健。社会信任和社会公平在互联网接触与政治获得感之间发挥遮掩效应,而社会公平则在工具型使用与政治获得感之间发挥部分中介效应。因此,全面提升城市居民在数字社会下的政治获得感,既需要重视互联网的政治价值、审视互联网泛娱乐化的去政治化后果,也有赖于通过营造清朗网络空间促进社会信任和社会公平,同时还需要提升居民数字素养,培育积极的互联网使用行为。